Variabilidad y cambios climáticos observados y esperados ... · de este evento (años La Niña) y de episodios secos que se registran durante la fase cálida (años El Niño). De

169Revista de Geografía Norte Grande, 62: 169-183 (2015)Otros temas

Variabilidad y cambios climáticos observados y esperados en el Altiplano

del norte de Chile1

Pablo Sarricolea Espinoza2 y Hugo Romero Aravena3

RESUMENSe estudian a distintas escalas temporales y espaciales, las temperaturas, irregula-ridad de las precipitaciones y sequías en el Altiplano del norte de Chile mediante datos provenientes de estaciones meteorológicas y coberturas climáticas de alta resolución espacial, en relación a las condiciones actuales y futuras derivadas del Quinto Informe del IPCC, con el propósito de realizar un análisis y evaluación de la variabilidad y cambios climáticos que afectan a esta región del país. Se confi r-ma el aumento de la temperatura, y se consigue precisar a escala regional la dis-minución esperada para las precipitaciones, así como el aumento de su variabili-dad. Se han identifi cado distintos territorios de respuesta al cambio climático en el Altiplano, considerando la variabilidad espacial y temporal de las temperaturas y las precipitaciones medias y extremas (lluvia y sequías). Los resultados demuestran la existencia de un coefi ciente de variación alto de las precipitaciones anuales y de respuestas contradictorias usando el índice de concentración de la precipita-ción diaria.

Palabras clave: Altiplano andino, cambio climático, índice de concentración, pre-cipitación diaria, variabilidad climática

ABSTRACTThis study analyses temperature, rainfall irregularity and droughts in the Altiplano of Northern Chile at different temporal and spatial scales using data from mete-orological stations and high spatial resolution climatic coverage, in respect to current and future scenarios included in the Fifth IPCC report. The aim of this work is to analyze and evaluate climate variability and climate change affecting this region. Our work confi rms an increase in temperature, and offers regional scale precision as to the predicted reduction in rainfall, as well as its predicted increase in variability. We identifi ed territories with distinct responses to climate change in the Altiplano, considering spatial and temporal variability in temperature, rainfall and extreme events (storms and droughts). Our results indicate a high coeffi cient of variation in annual rainfall and an opposite response when the concentration index for daily precipitation is considered.

Key words: Andean highlands, climate change, climate variability, daily precipita-tion, concentration index.

1 Investigación fi nanciada por los proyectos FONDE-CYT Regular Nº 1120204 y Nº 1150701. Artículo recibido el 5 de marzo de 2014, aceptado el 10 de octubre de 2014 y corregido el 12 de mayo de 2015.

2 Departamento de Geografía, Universidad de Chile (Chile). E-mail: [email protected]

3 Departamento de Geografía, Universidad de Chile (Chile). E-mail: [email protected]

RE V I S T A D E GE O G R A F Í A NO R T E GR A N D E170

El extremo nororiental de Chile continen-tal forma parte del Altiplano sudamericano (Fuenzalida y Rutlant, 1987), una meseta de los Andes centrales que supera los 3.000 m.s.n.m., y que es compartida entre Argen-tina, Bolivia, Chile y Perú (Figura N° 1A). Se localiza entre los 15ºS y los 22ºS (Minvielle & Garreaud, 2011), correspondiendo admi-nistrativamente a las regiones XV de Arica y Parinacota, I de Tarapacá y II de Antofagasta, aunque la Dirección General de Aguas (DGA) lo extiende de modo discontinuo hasta la III Región de Atacama (27ºS) (Figura N° 1B). El Altiplano posee una alta radiación solar, facilitada por su llana topografía, posición latitudinal y la menor capacidad de absorción que confi ere el escaso espesor atmosférico superior (Aceituno, 1996). Además, se sitúa entre el desierto más árido del mundo (en la costa del Pacífico) y la cuenca amazónica por el oriente, la que se constituye como una región continental hú meda. Posee un clima semiárido, con precipitaciones que decrecen de norte a sur (600-200 mm anuales), con-centradas entre diciembre y marzo (60-90% del total anual), y diariamente durante la ocurrencia de tormentas convectivas que se activan localmente por bajas térmicas, que se desarrollan especialmente en las tardes (Garreaud et al., 2003). Para efectos de este estudio se analizan las regiones XV de Arica y Parinacota y I de Tarapacá (Figura N° 1C), las cuales poseen entre sus actividades económi-cas de mayor importancia a la minería.

Las precipitaciones del Altiplano tienen una alta irregularidad, tanto a escalas intraes-tacional e interanual (Romero et al., 2013), caracterizadas por la alternancia de episodios húmedos y secos que en el verano poseen una frecuencia de 5 a 15 días (Falvey & Ga-rreaud, 2005). Varios estudios (Garreaud & Aceituno, 2001; Romero et al., 2013) señalan que una fracción signifi cativa de la variabili-dad interanual de las precipitaciones sobre el Altiplano está relacionada con El Niño Osci-lación del Sur (ENSO), condicionando la ocu-rrencia de episodios húmedos con la fase fría de este evento (años La Niña) y de episodios secos que se registran durante la fase cálida (años El Niño). De modo intraestacional, las precipitaciones del Altiplano en verano son dominadas por el exceso de calor latente en la atmósfera, que duplica al calor sensible aportado por el suelo, generando inestabili-

dad de la columna de aire (Fuenzalida & Rut-lant, 1987); esto es causa de la confi guración y variabilidad sinóptica de la Zona de Con-vergencia Intertropical (ZCIT), la activación del sistema del Monzón Sudamericano y la conformación cuasi-estacional del anticiclón cálido en altura (200 hPa) denominado “Alta de Bolivia”, además de los fenómenos loca-les de calentamiento diurno de la superfi cie terrestre. No obstante, la influencia de los sistemas sinópticos que afectan el tiempo atmosférico del Altiplano no actúan de modo homogéneo, variando su infl uencia según la latitud, altitud, cuenca hidrográfi ca y orienta-ción de las laderas (Romero et al., 2013).

Por otra parte, las temperaturas medias en el Altiplano andino son relativamente bajas, conformando un factor bioclimático limitante para el desarrollo de la vegetación (Aceituno, 1993). Basta recordar que en atmósfera libre la temperatura desciende a una tasa cercana a 6,5ºC/km, y se han registrado gradientes de la temperatura en superfi cie de unos 5,5ºC/km en el Altiplano de Perú (Frère et al., 1975, en: Aceituno, 1993).

Los cortos y escasos registros de que se dispone en las series climáticas de estaciones meteorológicas del Altiplano, no permiten establecer tendencias claras durante el siglo XX, referidas a aumentos o disminuciones interanuales significativos de las tempera-turas y las precipitaciones; por el contrario, más bien refl ejan una alta irregularidad con alzas y disminuciones asociadas en parte al ENSO. No obstante, los modelos climáticos globales (GCM) y los regionales (RCM) cons-truidos bajo los escenarios de emisiones de gases de efecto invernadero y variabilidad natural, proporcionados por los informes de evaluación (Assessment Report, en siglas AR) Tercero y Cuarto del Panel Intergubernamen-tal de Cambio Climático (Intergovernmental Panel on Climate Change, en siglas IPCC en inglés) señalan para el Altiplano, tendencias de aumentos signifi cativos de las temperatu-ras, y escasos niveles de confi anza sobre las tendencias de las precipitaciones a finales del siglo XXI (Fuenzalida et al., 2007), pese a que en Minvielle y Garreaud (2011) se men-ciona un debilitamiento de los fl ujos desde la cuenca amazónica, y por lo tanto, una disminución de las precipitaciones, lo cual es consistente con los resultados publicados por

171VARIABILIDAD Y CAMBIOS CLIMÁTICOS OBSERVADOS Y ESPERADOS EN EL ALTIPLANO DEL NORTE DE CHILE

el Quinto Informe de Evaluación (AR5) del IPCC (2013: 1264).

Es por ello, que la importancia de analizar las precipitaciones en su doble dimensión (presencia y ausencia) y el comportamiento de las temperaturas, obedece a que el Alti-plano no es exclusivamente afectado por el Cambio Climático Global (CCG), sino que también por la cada vez mayor presión de las actividades mineras, las cuales demandan recursos hídricos, que provienen de cursos de aguas superfi ciales y acuíferos subterráneos. Otro aspecto a resaltar es que los modelos climáticos globales de circulación atmos-férica son cada vez más robustos, y el AR5 (IPCC, 2013), destaca para el Hemisferio Sur, que se ha conseguido reducir de modo muy signifi cativo la incertidumbre, fundamental-mente en detectar y pronosticar tendencias de las precipitaciones.

Las proyecciones climáticas obtenidas de los modelos climáticos globales se basan en escenarios representativos de emisiones (en inglés RCP o representative concentration

pathways), defi nidos según grados de forza-mientos radiativos y concentraciones atmos-féricas de gases de efecto invernadero (GEI); es decir, corresponden a una prognosis de gran escala, largo plazo y ámbito planetario, por lo que sus resultados no pueden ser usa-dos directamente para estudios de impactos regionales, sino que deben ser acompañados de un escalamiento hacia abajo o downsca-ling (Wilby & Wigley, 1997). Un downscaling corresponde geográfi camente a una interpola-ción de moderada o alta resolución espacial (25x25 km o 1x1 km) de los escenarios con-siderados por los modelos climáticos globales (de los cuales depende y se anidan), favoreci-dos por múltiples fuentes de información: una mayor cobertura y densidad de estaciones meteorológicas, radiosondeos, reanálisis y otras informaciones del área geográfica de interés (modelos digitales de elevaciones, al-bedos de las coberturas y usos de suelo, tipo y estado de la vegetación, etc.). Los downs-caling pueden ser estadísticos o dinámicos, diferenciados por la mayor complejidad ma-temática y física que poseen entre ellos.

Figura Nº 1Mapa de contexto del Altiplano sudamericano (A), del norte de Chile (B) y área de estudio (C)

Fuente: Elaboración propia en base a cuencas altiplánicas de la Dirección General de Aguas.


Desde el punto de vista climático, es sa-bido que un monto o promedio mensual de precipitación suministra información valiosa sobre la pluviometría de un territorio, pero no dice nada acerca de la frecuencia o número de días de lluvia, ni tampoco del desglose de las cantidades registradas en los días lluvio-sos (Sarricolea y Martín-Vide, 2012). Cabe destacar que esta situación es mucho más simple en el caso de las temperaturas, las cuales poseen marcados ritmos diarios, men-suales e incluso interanuales. La variabilidad temporal de las precipitaciones ha sido usual-mente calculada y resumida a nivel mensual, estacional y anual en las series climáticas mediante distintos estadígrafos. Por ejemplo, la varianza, el coefi ciente de variación (CV), la desviación estándar y, más recientemente, por el índice de irregularidad temporal (S1, propuesto por Martín-Vide et al., 2001). Este último índice considera en contraste con los antes mencionados, el orden de los valores en la serie y las diferencias expresadas de modo absoluto. Sin embargo, cabe hacer notar que todos estos parámetros estadísticos que expresan la variabilidad de las precipita-ciones se aplican casi siempre sobre montos mensuales o anuales y raramente a nivel diario.

Martín-Vide (1984, 2004) formuló el Ín-dice de Concentración (CI o Concentration Index, en adelante) para estudiar las preci-pitaciones diarias. El CI es un indicador sin-tético que permite calcular el grado de con-centración de las precipitaciones. Además, es un estimador del grado de agresividad o torrencialidad pluviométrica.

El CI indica en Chile que las estaciones de Arica, Antofagasta, Iquique y Puerto Montt presentan valores menores o iguales que 0,57 (Sarricolea y Martín-Vide, 2012). El CI alcan-za sus máximos valores en La Serena (0,76), seguido de Copiapó (0,68), Valparaíso (0,64) y Santiago (0,63). En resumen, el CI máximo se consigue en Chile central, justamente don-de el clima es mediterráneo. A partir de Chile central, el CI decrece hacia las áreas desér-ticas del norte y templadas lluviosas del sur. Visto con más detalle, la situación antes des-crita se reproduce en Chile central (Sarricolea et al., 2013), mostrando claras dependencias a componentes zonales (latitudinales) y me-ridianas (orográfi cas). En el Altiplano andino

como una región semiárida, se pretende co-nocer qué ocurre, y si se alcanzan valores de CI similares a Chile central, pues sus montos pluviométricos anuales son muy similares, no así el origen de las precipitaciones (frontal versus convectiva) ni estacionalidad (invierno versus verano). Otros indicadores para estu-diar la precipitación diaria serán las rachas de sequía (longitud de días de ausencia de lluvia) y los períodos de retorno, los cuales entregan valiosa información de fenómenos extremos que pueden desencadenar riesgos socionaturales. Los extremos en un escena-rio de Cambio Climático son fundamentales, pues Karl et al. (2008) señalan una disminu-ción de los días de lluvia poco cuantiosa (es decir, más días secos) y un aumento de los días de precipitación máxima extrema.

Por ello, las preguntas que subyacen esta investigación son: ¿La variabilidad actual de las precipitaciones muestran alguna tenden-cia? ¿Cuáles son (de existir) las tendencias y patrones espaciales de la precipitación y la temperatura hacia fi nales del siglo XXI en el Altiplano? ¿Es posible aportar nuevos cono-cimientos sobre la disponibilidad de agua en el Altiplano?; y fi nalmente, ¿qué se verá más agravado, la precipitación máxima extrema o la sequía?

Materiales y métodos

Para responder a dichas preguntas se exa-minan la precipitación diaria de 11 estacio-nes meteorológicas de la Dirección General de Aguas (1984-2010), cubiertas climáticas mensuales de precipitación y temperatura del período 1950-2000 (Hijmans et al., 2005; Pliscoff et al., 2014) y del AR5 en su escena-rio más adverso (RCP8.5) para el 2070 (2061-2080), y a una resolución downscaling de 1x1 km.

Análisis de las precipitaciones y sequía

Para la evaluación del clima actual en el Altiplano se utilizaron fuentes instrumen-tales de la precipitación para los últimos años (1984-2010), correspondientes a las estaciones meteorológicas de la Dirección General de Aguas, las cuales se presentan en el Cuadro Nº 1. Con ellas se construyeron ín-


dices, tales como el de longitud diaria de las rachas de sequía, irregularidad temporal (S1), coefi ciente de variación (CV) y el índice de concentración (CI). Además, se calcularon los períodos de retorno de precipitación máxima de 1, 2 y 3 días.

Para determinar longitudes de las rachas de sequía, se consideró el número promedio de días secos para cada año en el período

estival (diciembre a marzo). Para estudiar las precipitaciones diarias y la serie en su totali-dad. Se prefi ere este índice absoluto (Martín-Vide & Gómez, 1999) a otros de persistencia de la sequía como el de Besson o las Cadenas de Markov, por su fácil proyección futura en escenarios de cambio climático.

Se calcularon para las precipitaciones de cada una de las 11 estaciones meteorológicas

Cuadro Nº 1Estaciones meteorológicas utilizadas, sus códigos DGA, coordenadas geográfi cas, altitud y

localización administrativa

Código DGA

Nombre estación

Latitud (S) Longitud (W)Altitud

(m.s.n.m.)Región Provincia Comuna

01000005-K Visviri 17º35’54’’ 69º29’5,5’’ 4.080

Arica y Parinacota

Parinacota

General Lagos

01001005-5 Caquena 18º3’26,9’’ 69º12’12,9’’ 4.400

Putre

01010007-0Chungará Retén

18º17’16’’ 69º8’17,6’’ 4.570

01010010-0Chungará Ajata

18º14’19,2’’ 69º11’6,8’’ 4.585

01020014-8 Cotacotani 18º11’12,6’’ 69º14’7,1’’ 4.550

01020016-4Chucuyo Retén

18º13’2,5’’ 69º19’24,4’’ 4.400

01020017-2Parinacota (ex Endesa)

18º12’15’’ 69º16’6,6’’ 4.420

01021007-0 Guallatire 18º29’49,5’’ 69º9’15,2’’ 4.240

01041003-7Colchane (Tte. Isluga)

19º16’19,4’’ 68º38’28,3’’ 3.700

Tarapacá Tamarugal

Colchane

01042001-6 Cancosa 19º51’30,6’’ 68º36’13’’ 3.930Pica

01050007-9 Coyacagua 20º2’15,9’’ 68º49’48,7’’ 3.950

Fuente: Elaboración propia en base a la Dirección General de Aguas.

los promedios anuales, la Desviación Típica, el Coefi ciente de Variación (CV) y el Índice de Irregularidad Temporal (S1). El S1 considera la secuencia de los datos en serie, tal como advierte Martín-Vide (2003), y se construye a partir de la sumatoria resultante de los cocientes de las diferencias absolutas de las precipitaciones de años sucesivos (transfor-mados a logaritmos neperianos), dividido el valor por la longitud de la serie menos una

unidad, tal como se observa en siguiente ex-presión:

Para la obtención del índice de concentra-ción, se ha trabajado con la resolución diaria de la serie. Las precipitaciones se han agru-


pado en clases de 1 mm, y se ha procedido a contar el número de días de lluvia de cada clase y estación. El CI se expresa en valores entre 0 y 1, y corresponde a la proporción del área entre la curva del ajuste exponencial y la diagonal del cuadrado de lado 100 o 10.000 unidades de área. Por lo tanto, el CI se calcula como la proporción de área bajo la diagonal (S’/ 5.000), y para obtenerla se debe conocer el área inferior a la curva exponencial (A’). Di-cho ajuste exponencial expresa el porcentaje de días de lluvia y sus totales, ambos acumu-lados, lo cual se puede revisar en Martín-Vide (2004) y en Sarricolea et al. (2013).

Para el cálculo de los períodos de retorno se usó la función de Gumbel, la cual cuenta con dos parámetros ( forma y escala), calcula-dos a partir de la media y desviación típica), tal como se aprecia en la siguiente expresión:

Ambas funciones se pueden llevar a pe-ríodos de retorno, pues se corresponden con la función inversa de la probabilidad (1/). En el caso de Gumbel por ejemplo, queda de la siguiente manera:

Los eventos máximos de variables discre-tas (como es el caso de las precipitaciones) pueden asumir diversas distribuciones que tienen modelos exponenciales como común denominador, siendo uno de los más utiliza-dos el que posee una distribución de Gumbel (Clarke, 2002). Para establecer si la pluviome-tría de máximas sigue dicha distribución se realizó el test de hipótesis del Chi Cuadrado.

Además, entre las variables analizadas se realizaron regresiones lineales con el propósito de estimar los posibles cambios hacia el futuro.

Análisis de la variabilidad y cambio climático

Una de las primeras fuentes consideradas para el análisis fue el modelo climático regio-

nal elaborado con Providing Regional Clima-tes for Impact Studies o PRECIS (Fuenzalida et al., 2007), el que posee una resolución espacial de salida de 25x25 km. Este modelo fue anidado bajo las condiciones establecidas por el modelo climático global “HadAM3P” (del AR3 del IPCC), y corresponde a uno de los escenarios moderados. Entendiendo los grandes problemas que dicho modelo ha demostrado en el Altiplano, su escasa reso-lución espacial, y teniendo en cuenta que en 2013 se dispone del Quinto Informe del IPCC (AR5), se procedió a utilizar uno de tales modelos en versión downscaling, y para una resolución espacial de 1x1 km. El mode-lo utilizado está inserto en la quinta fase de modelos acoplados del IPCC (Coupled Model Intercomparison Project Phase 5, CMIP5), y corresponde al Australian Community Cli-mate and Earth System Simulator (ACCESS 1.0) desarrollado conjuntamente por la Or-ganización para la Investigación Científi ca e Industrial de la Mancomunidad Australiana (Commonwealth Scientific and Industrial Research Organisation CSIRO) y la Ofi cina Australiana de Meteorología (Bureau of Me-teorology BOM).

El modelo acoplado ACCESS 1.0 es am-plia y detalladamente descrito en Bi et al. (2013), y en numerosos artículos de la edi-ción especial 2013 del Australian Meteoro-logical and Oceanographic Journal. ACCESS 1.0 se compone de modelos de la atmósfera, el manto de hielo y nival, de coberturas y usos de suelo, modelos de circulación oceá-nica y del sistema acoplado océano-hielo, los que han sido unifi cados en su mayoría por la Met-Offi ce (UK Meteorological Offi ce). ACCESS 1.0 fue desarrollado para dos esce-narios futuros, el RCP4.5 y RCP8.5, los cuales representan forzamientos radiativos de tipo moderado-bajo y alto (4,5 W/m2 y 8,5 W/m2) y concentraciones de CO2 para el año 2100 equivalentes a 650 y 1370 ppm respectiva-mente. Para esta investigación se trabajó con el forzamiento radiativo alto, pues es el peor escenario posible, y el mejor para ilustrar los posibles cambios climáticos.

Las variables utilizadas del ACCESS 1.0 en el escenario RPC8.5 fueron la temperatu-ra media anual, la precipitación anual y el coefi ciente de variación de la precipitación, denominadas superfi cies bioclimáticas BIO1,


BIO12 y BIO15. Ellas, representan la clima-tología mundial esperada para el período 2061-2080, y fueron contrastadas de modo comparativo con las mismas superfi cies cli-máticas BIO1, BIO12 y BIO15 creadas para Sudamérica por Pliscoff y Luebert (2013), para el período 1950-2000.

Con el propósito de avaluar la variabili-dad y cambios climáticos se utilizó el método delta o de diferencias. A partir de esto, se ob-tuvieron anomalías absolutas de temperatura (BIO1futuro-BIO1actual) y anomalías porcen-tuales de las precipitaciones ((BIO12futuro-BIO12actual)/ BIO12futuro). En el caso de la va-riabilidad (BIO15) no fue necesario el uso del método delta, pues es más gráfi co presentar sus resultados de modo comparado.

Para clasifi car los cambios en las tempera-turas y en los montos de precipitación se con-sideró el estudio de la Universidad de Chile “ACT-19, el clima de Chile está cambiando4”, en el cual , los cambios menores a 2°C son considerados débiles, entre 2 y4°C como mo-derados, entre 4 y6°C son califi cados como

4 Disponible en http://www.dgf.uchile.cl/ACT19/html/avances.html

fuertes y sobre 6°C como muy fuertes. En el caso de las precipitaciones, cambios sobre y bajo 15% son considerados fuertes.

Análisis de las precipitaciones y la sequía

Como se aprecia en el Cuadro N° 2, las precipitaciones disminuyen (en general) des-de el norte al sur, pero con algunos matices, pues las precipitaciones medias máximas se alcanzan en la estación de Cotacotani, y las medias mínimas en Colchane. Estas medias encubren la alta variabilidad que las precipi-taciones alcanzan en el Altiplano (Romero et al., 2013), lo cual tampoco es resuelto por la interpretación de la desviación estándar, pus no aporta de modo signifi cativo órdenes de magnitud de la variabilidad. Sin embargo, el Coefi ciente de Variación resulta ser un buen indicador de la variabilidad de las series pluviométricas y la comparación entre ellas. Además muestra un Coefi ciente de Correla-ción de tipo negativo para las precipitaciones anuales medias con un r=-0,81, lo que apli-

Cuadro Nº 2Síntesis de resultados de los datos analizados de precipitación media anual (P), Desviación

Estándar, Coefi ciente de Variación (CV), Índice de Concentración (CI), Longitud de la Sequía (L) e Irregularidad Temporal (S1) entre 1984-2010

Nombre estación P (mm) Desviación estándar CV (%) CI L (días) S1

Visviri 263,10 151,29 58 0,45 40,04 0,47

Caquena 381,04 194,79 51 0,44 13,74 0,50

Chungará Retén 272,95 118,32 43 0,43 s/i 0,61

Chungará Ajata 380,10 134,68 35 0,45 14,19 0,35

Cotacotani 427,90 152,43 36 0,43 15,04 0,36

Chucuyo Retén 345,56 147,91 43 0,44 32,07 0,62

Parinacota (ex Endesa) 301,52 142,52 47 0,50 17,89 0,39

Guallatire 248,76 126,23 51 0,44 23,63 0,47

Colchane (Tte. Isluga) 124,01 70,89 57 0,47 44,56 0,69

Cancosa 153,09 117,79 77 0,46 93,00 0,81

Coyacagua 130,35 82,83 64 0,50 59,26 0,61

Fuente: Elaboración propia.


cando el T test permite aceptar la hipótesis nula (no existen diferencias signifi cativas a un alpha de 0,05), y con ello predecir cambios mediante análisis de regresión. Por otro lado, la distribución espacial del Coeficiente de Variación indica que Cancosa posee el mayor valor (77%), seguida de Coyacagua (64%) y Visviri (58%), mientras que los valores más bajos de CV se localizan en Chungará y Cota-cotani (35% y 36% respectivamente).

Por otra parte, el Índice de Concentración (CI), que al igual que el Coefi ciente de Varia-ción da cuenta de la variabilidad de las pre-cipitaciones, arroja valores bajos en toda la región, incluso si se le compara con otras zo-nas planetarias o del territorio nacional. Sus valores extremos están entre 0,43 y 0,50 (ver Cuadro N° 2 y Figura N° 2). Espacialmente permite separar a una latitud de 19°30’S, una región de muy baja irregularidad al norte (valores menores a 0,46) y una de baja irre-

gularidad pluviométrica al sur. Es muy pecu-liar, pero se puede interpretar del siguiente modo: “en el Altiplano del Norte de Chile las precipitaciones se registran casi en forma exclusiva en la estación estival, y la distribu-ción de ellas, expresada en clases de 1 mm están bien equidistribuidas, no como en Chile central”. Sin duda, el origen convectivo de las precipitaciones, y la activación de procesos de variabilidad de baja frecuencia favorecen que precipite de modo regular en el verano, manteniendo ciclos de 5-15 días (Falvey & Garreaud, 2005) y siguiendo secuencias al-ternadas de años lluviosos y secos en todo el Altiplano, pudiendo alcanzar hasta 5 años consecutivos de sequía meteorológica, es decir bajo la normal y períodos de tres años seguidos de lluvia (Figura N° 3). Si dichos patrones representan la variabilidad actual es posible esperar que ellos sean más extensos en el futuro.

Figura Nº 2Índice de concentración de las precipitaciones en el Altiplano del norte de Chile (1984-2010)



Al observar en el Cuadro N° 2 la longitud media de los períodos sin precipitación esti-val (<0,1 mm) es posible establecer que son más extensos hacia el sur, registrándose hasta 44 días sin lluvia en el verano. Al correlacio-nar la sequía con las otras variables del Cua-dro N° 1 se vuelve a encontrar un Coefi ciente de Correlación alto con el CV (r=0,90), y positivo, es decir, que a mayor CV mayor lon-gitud de la racha de sequía, lo que queda res-paldado por los test de signifi cancia estadísti-cas. De este modo, si en el futuro, producto del cambio y variabilidad climática, aumenta el Coefi ciente de Variación, las rachas diarias de sequías estivales se verán incrementadas.

En relación a la irregularidad consecuti-va o temporal de las precipitaciones (S1) se advierte una diferencia respecto a las otras variables, pues ella se correlaciona mejor con la longitud de la sequía (en vez del Coefi cien-te de Variación) registrando un r=0,87. De este modo, el S1 aumenta meridionalmente en el Altiplano del norte de Chile, al igual que la sequía.

Resulta interesante que en general, la ma-yoría de las variables analizadas de la serie pluviométrica diaria entre 1984-2010 señalen una alta variabilidad de las precipitaciones, con la excepción única del índice de con-centración (CI). Pese a ello, la consistencia climática entre las variables es alta, geográ-

ficamente consistente y congruente con la literatura referida al Altiplano.

Resultados del análisis de períodos de retorno

Los procesos de remoción en masa en el Altiplano del norte de Chile están modulados por precipitaciones intensas de uno o varios días, y que por lo general son de tipo convec-tivo. Dichas precipitaciones se pueden seg-mentar en días e incluso horas de ocurrencia. No obstante, ha resultado imposible encon-trar series con resolución horaria, por lo cual se han debido calcular los períodos de retor-no de 1, 2 y 3 días. Los resultados muestran que las precipitaciones máximas para 10, 30 y 50 años oscilan entre 27 y hasta 127 mm acumulados en 72 horas (Cuadro N° 3 y Fi-gura N° 4). Estos datos resultan ser más bajos en el caso de lluvias máximas registradas en 24 horas, si se comparan, por ejemplo, con los de la precordillera de Santiago de Chile (sobre 76 mm), pero similares al realizar el mismo análisis para las 72 horas (Santiago muestra en promedio 90 mm), e incluso su-periores en el caso de Caquena y Chucuyo. Cabe destacar que la Figura N° 4 permite advertir el aumento de la irregularidad de las precipitaciones para tres días en todo el Alti-plano, pues la gráfi ca incrementa los altibajos entre estaciones.

Figura Nº 3Clasifi cación de años lluviosos y secos según puntajes Z en el Altiplano del norte de Chile

(1984-2010)

Fuente: Elaboración propia. La barra negra muestra años lluviosos y la gris años secos.


Cuadro Nº 3Períodos de retorno para precipitaciones máximas de 24, 48 y 72 horas obtenidos mediante la

distribución Gumbel para 10, 30 y 50 años, expresados en milímetros (mm)

Nombre estaciónPeríodos de retorno de

24 horasPeríodos de retorno de

48 horasPeríodos de retorno de

72 horas

T=10 T=30 T=50 T=10 T=30 T=50 T=10 T=30 T=50

Visviri 32 39 42 44 53 57 54 65 71

Caquena 42 54 59 70 91 101 88 114 127

Chungará Retén 32 40 44 52 67 74 68 87 96

Chungará Ajata 30 35 37 43 50 54 50 56 59

Cotacotani 30 36 39 47 57 62 61 75 82

Chucuyo Retén 38 47 51 59 73 80 76 96 105

Parinacota (ex Endesa) 45 59 65 56 71 78 65 80 87

Guallatire 29 34 37 45 54 58 56 68 73

Colchane (Tte. Isluga) 27 34 37 38 48 52 46 57 62

Cancosa 28 35 38 43 53 58 51 65 71

Coyacagua 27 33 36 39 49 53 46 57 62


Figura Nº 4Períodos de retorno para precipitaciones máximas de 24, 48 y 72 horas obtenidos mediante la

distribución Gumbel para 10, 30 y 50 años, expresados en milímetros (mm)


Cambio y variabilidad climática futura

La aplicación del método de anomalías y la evaluación de los cambios en la varia-

bilidad de las precipitaciones en el período 2061-2080 permite establecer que el último IPCC (2013) prevé un aumento muy signifi -cativo de las temperaturas del Altiplano del norte de Chile (Figura N° 5). Los cambios son muy fuertes en el extremo septentrional


del Altiplano de Chile (cuencas de Uchusu-ma Caquena), para luego ser débiles entre Chungará y estero Sencata. Desde río Isluga a quebrada Carcas los cambios térmicos son fuertes, y fi nalmente, el extremo sur del Alti-plano de la región de Tarapacá exhibe cam-bios débiles, es decir, menores a 2°C. De este modo, los cambios térmicos previstos para el Altiplano son mayores que aquellos espera-dos en zonas costeras, incluso que las sierras y precordillera altiplánica, con la excepción de lago Chungará, río Lauca, Salar de Surire y estero Sencata en la Región de Arica-Parina-cota, y el Salar de Coposa y Michincha en la Región de Tarapacá.

Los cambios porcentuales de la precipita-ción muestran descensos fuertes y muy fuer-tes en el Altiplano, sobre todo en el extremo norte y sur de las regiones de Arica-Parinaco-ta y Tarapacá. Esta “nueva realidad” que ex-pone el AR5 (IPCC, 2013) permite diferenciar cuencas y subcuencas altiplánicas en cuanto a la disponibilidad de aguas lluvia, que será bastante menor a la actual. Por ejemplo, en Cotacotani (427 mm) podría reducirse la precipitación en un 102%, lo cual implica que su media en el período 2061-2080 sea de unos 210 mm, es decir, 217 mm menos que las que se consiguen en promedio actual-mente.


Figura Nº 5Cambios en las temperaturas hacia 2061-2080 según el escenario RCP8.5 en el Altiplano del norte

de Chile

Un asunto poco abordado en la literatura de cambio climático hasta ahora se refi ere a los posibles escenarios de variabilidad de

las precipitaciones (en general solo indican aumento o disminución), es decir, informa-ción sobre cambios entre períodos extre-


mos. Dicho esto, es posible advertir que las tendencias de las precipitaciones señalan contundentes disminuciones, pero no repor-tan información sobre la distribución de sus mínimos y máximos. Por ello, abordar los cambios del Coefi ciente de Variación permite conocer si se deberá afrontar un clima más regular o irregular. Los resultados permi-ten afi rmar un claro aumento del CV en el Altiplano, el cual sigue fi elmente los pisos altitudinales (Figura N° 7). Dichos cambios superan el 50%, cifra considerada en clima-tología como muy alta. De tal modo, no será raro encontrar precipitación extrema mayor a

la actual, pese a la tendencia generalizada a la disminución de su cuantía.

Al contrastar los resultados de cambio en precipitación y aplicar las regresiones entre el Coefi ciente de Variación y la sequía, o in-cluso la pluviometría anual, se puede señalar que un aumento de un 10% en el primero puede implicar hasta 18 días más de sequía estival, y hasta 70 mm menos de precipita-ción anual. No obstante, todo indica que el CV aumentará más de 50%, por lo que habrá períodos estivales sin precipitación y otros con precipitaciones máximas mayores a las extremas actuales.


Figura Nº 6Cambios en las precipitaciones hacia 2061-2080 según el escenario RCP8.5 en el Altiplano del

norte de Chile


Conclusiones

El Altiplano del norte de Chile posee desde el punto de vista geográfi co un intere-sante gradiente norte sur de las variables de precipitación y temperatura, lo cual implica una sección norte, que a escala de cuencas y subcuencas ofrece matices interesantes, por ejemplo en el caso de Uchusuma-Caquena, lugar donde se localiza la estación meteo-rológica Visviri, en comparación con las cuencas del Salar de Huasco y Lagunillas, localizadas en la sección sur (Coyacagua). Consecuentemente, no cabe esperar un com-portamiento homogéneo de los climas altiplá-nicos, que justifi que la aplicación de modelos geográfi camente generalizados, lo que invali-da a su vez estrategias de manejo, mitigación o adaptación que no consideren debidamente las particularidades de los ecosistemas y lu-gares específi cos.

La alternancia de períodos húmedos y secos es observada tanto a escala diaria como interanual. A escala diaria, la longitud de los períodos secos aumenta hacia el sur (Canco-sa), y los períodos lluviosos son más cuantio-sos al norte (Caquena). A escala interanual, los ciclos secos pueden perdurar hasta 5 años, mientras que los de lluvia alcanzan ac-tualmente un máximo de 3 años. Es de espe-rar un aumento de la longitud de ellos, lo que podría signifi car cambios importantes en los sistemas naturales y socioeconómicos.

El Índice de Concentración (CI) de preci-pitaciones es muy bajo (0,50 a 0,43), incluso menor a los alcanzados en el desierto de Atacama. Esto es muy contradictorio con los otros indicadores de irregularidad, y permite plantear nuevas hipótesis, o incluso desechar a dicho indicador para esta región. No obs-tante, es geográfi camente coherente. Es po-sible que una revisión a resolución horaria o

Figura Nº 7Coefi ciente de variación de las precipitaciones en el escenario actual (1950-2000) y según el

escenario RCP8.5 (2061-2080) en el Altiplano del norte de Chile



en clases mayores a 1 mm permita compren-der mejor la causa de la escasa representa-ción de la irregularidad pluviométrica.

Si bien la precipitación del Altiplano del norte de Chile se concentra en verano, es posible encontrar rachas de días secos de más de un mes en dicho período (Chucuyo Retén, Colchane, Cancosa y Coyacagua), los cuales según estos resultados se pueden incremen-tar en cerca de 18 días en el peor escenario de cambio climático, y en el período 2061-2080. Ello tendría graves repercusiones en los ecosistemas de humedales y salares y ob-viamente, en las actividades económicas de ganadería y minería.

Los aumentos de temperatura y la dismi-nución sostenida de la precipitación suponen un aumento de la evaporación del agua en el suelo, lo cual permite pronosticar una mayor presión sobre los recursos hídricos subterrá-neos, los cuales son escasamente renovables a escala humana.

La variabilidad actual de las precipitacio-nes torna insufi ciente la posibilidad de que mediante extrapolación hacia el futuro se pueda concluir en un aumento de ella. No obstante, el último IPCC (2013) es contun-dente en afi rmar un aumento sostenido y de gran envergadura de la variabilidad climática en el Altiplano, agravando de casi igual ma-nera la ocurrencia de precipitación máxima extrema y de sequía, es decir, exacerbando los contrastes, a pesar de que se registren me-nores precipitaciones anuales.

En este sentido, el aumento de la aridez es un escenario altamente probable, por lo que se sugiere tomar medidas con tiempo de modo estratégico en una región altamente sensible al cambio climático. Esta última afi r-mación se ampara en cifras de calentamiento mayores a 4°C y de una disminución de las precipitaciones por sobre un 32% respecto a las actuales.

Referencias bibliográfi cas

ACEITUNO, P. Aspectos generales del cli-ma en el Altiplano sudamericano. En: Actas del II Simposio Internacional de Estudios Alti-plánicos. Arica, 1993, p. 63-69.

ACEITUNO, P. Elementos del clima en el Altiplano Sudamericano. Revista Geofísica-IPGH, 1996, Nº 44, p. 37-55.

B I , D. ; D IX , M. ; MARSLAND, S . ; O’FARRELL, S.; RASHID, H.; UOTILA, P.; HIRST, A.; KOWALCZYK, E.; GOLEBIEWSKI, M.; SULLIVAN, A.; YAN, H.; HANNAH, N.; FRANKLIN, C.; SUN, Z.; VOHRALIK, P.; WAT-TERSON, I.; ZHOU, X.; FIEDLER, R.; CO-LLIER, M.; MA, Y.; NOONAN, J.; STEVENS, L.; UHE, P.; ZHU, H.; GRIFFIES, S.; HILL, R.; HARRIS, C. & PURI, K. The ACCESS coupled model: description, control climate and eva-luation. Australian Meteorological and Ocea-nographic Journal, 2013, N° 63, p. 41-64.

CLARKE, R. Fitting and testing the signifi -cance of linear trends in Gumbel-distributed data. Hydrology and Earth System Sciences Discussions, 2002, N° 6, p. 17-24.

FALVEY, M. & GARREAUD, R. Moisture variability over the South American Altiplano during the SALLJEX observing season. Journal of Geophysical Research, 2005, Vol. 110, N° 22. Disponible en Internet: http://www.dgf.uchile.cl/rene/PUBS/altiplano_saljjex.pdf

FUENZALIDA, H.; ACEITUNO, P.; FAL-VEY, M.; GARREUAD, R.; ROJAS, M. & SÁNCHEZ, P. Study on climate variability for Chile during the 21st century. Technical Re-port prepared for the National Environmental Committee. Santiago de Chile, 2007.

FUENZALIDA, H. y RUTLANT, J. Origen del vapor de agua que precipita en el Altipla-no de Chile. Anales del II Congreso Interame-ricano de Meteorología y V Congreso Argen-tino de Meteorología. Buenos Aires, 1987, p. 631-634.

GARREAUD, R. & ACEITUNO, P. Inte-rannual rainfall variability over the South American Altiplano. Journal of Climate, 2001, N° 14, p. 2779-2789.

GARREUD, R.; VUILLE, M. & CLEMENT, A. The climate of the Altiplano: Observed current conditions and past change mecha-nisms. Palaeogeography, Palaeoclimatology, Palaeoecology, 2003, N° 194, p. 5-22.


HIJMANS, R.; CAMERON, S.; PARRA, J.; JONES, P. & JARVIS, A. Very high resolution interpolated climate surfaces for global land areas. International Journal of Climatology, 2005, N° 25, p. 1965-1978.

INTERGOVERNMENTAL PANEL ON CLI-MATE CHANGE (IPCC). Climate Change 2013: The Physical Science Basis. In: STOC-KER, T.F.; QIN, D.; PLATTNER, G.-K.; TIG-NOR, M.; ALLEN, S.K.; BOSCHUNG, J.; NAUELS, A.; XIA, Y.; BEX, V. & MIDGLEY, P.M. (editors). Contribution of Working Group I to the Fifth Assessment Report of the Inter-governmental Panel on Climate Change. Cam-bridge/New York: Cambridge University Press, 2013, p. 1535.

KARL, T.; MEEHL, G.; PETERSON, T.; KUNKEL, K.; GUTOWSKI JR, W.; EASTER-LING, D. Executive Summary in Weather and Climate Extremes in a Changing Climate. Regions of Focus: North America, Hawaii, Caribbean, and U.S. Pacifi c Islands. In: KARL, T.R.; MEEHL, G.A.; MILLER, C.D.; HASSOL, S.J.; WAPLE, A.M. & MURRAY, W.L. (editors). A Report by the U.S. Climate Change Science Program and the Subcommittee on Global Change Research. Washington, 2008.

MARTÍN-VIDE, J. Análisis de la irregula-ridad de la precipitación diaria en el litoral mediterráneo de la Península Ibérica. Revista de Geofísica, 1984, N° 40, p. 101-106.

MARTÍN-VIDE, J. & GÓMEZ, L. Regio-nalization of peninsular Spain based on the length of dry spells. International Journal of Climatology, 1999, N° 19, p. 537-555.

MARTÍN-VIDE, J.; PROHOM, M.; BOHI-GAS, M.; PEÑA, J.; ESTEBAN, P. y MONTSE-RRAT, D. Índices de irregularidad temporal y dimensión fractal de la precipitación anual en España. En: PÉREZ-CUEVA, E.; LÓPEZ BAEZA, A. y TAMAYO, J. (editores). El Tiempo del Clima. Buñol: AEC i Garmas Impresores, 2001, p. 157-166.

MARTÍN-VIDE, J. El tiempo y el clima. Barcelona: Rubes Editorial, 2003, p. 127.

MARTÍN-VIDE, J. Spatial distribution of daily precipitation concentration index in Peninsular Spain. International Journal of Cli-matology 2004, N° 24, p. 959-971.

MINVIELLE, M. & GARREUD, R. Projec-ting rainfall changes over the South American Altiplano. Journal of Climate, 2011, N° 24, p. 4577-4583.

PLISCOFF, P.; LUEBERT, F.; HILGER, H. & GUISAN, A. Effects of alternative sets of climatic predictors on species distribution models and associated estimates of extinction risk: A test with plants in an arid environ-ment. Ecological Modelling, 2014, N° 288, p. 166-177

ROMERO, H.; SMITH, P.; MENDONÇA, M. y MÉNDEZ, M. Macro y mesoclimas del altiplano andino y desierto de Atacama: de-safíos y estrategias de adaptación social ante su variabilidad. Revista de Geografía Norte Grande, 2013, N° 55, p. 19-41.

SARRICOLEA, P.; HERRERA, M. y ARAYA, C. Análisis de la concentración diaria de las precipitaciones en Chile central y su relación con la componente zonal (subtropicalidad) y meridiana (orográfi ca). Investigaciones Geo-gráfi cas, 2013, N° 45, p. 37-50.

SARRICOLEA, P. y MARTÍN-VIDE, J. Distribución espacial de las precipitacio-nes diarias en Chile mediante el índice de concentración a resolución de 1 mm, entre 1965-2005. En: RODRÍGUEZ, C.; CEBALLOS, A.; GONZÁLEZ, N.; MORÁN., E. y HER-NÁNDEZ, A. Cambio climático, extremos e impactos. Salamanca: Publicaciones de la Asociación Española de Climatología, 2012, p. 631-639

WILBY, R. & WIGLEY, T. Downscaling ge-neral circulation models output: a review of. Progress in Physical Geography, 1997, Vol. 4, N° 21, p. 530-548.

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Variabilidad y cambios climáticos observados y esperados ... · de este evento (años La Niña) y de episodios secos que se registran durante la fase cálida (años El Niño). De